数据库查询效率优化

Ⅰ 数据库表数据量大怎么优化查询速度

下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。

1．合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：

●索引中不包括一个或几个待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取

在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

4．避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>“98000”

ORDER BY cust.name

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>“98000”

临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。sql语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

Ⅱ 数据库性能优化有哪些措施

1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

(2)数据库查询效率优化扩展阅读

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

Ⅲ 怎样改进数据库的查询性能

1、使你的数据库结构规范化，但是不要求一定达到第三范式，为了显示和打印目的可以有数据冗余2、评估你的系统中对性能影响的关键处，减少被频繁访问的核心表的数量，并在这些核心
表上重点优化索引，表结构（尽量紧凑）。典型的核心表是代码表。
3、对于统计类应用，如果可能应写成触发器和存储过程，这样就有可能把一个消耗大量时
间的统计运算分布到每INSERT，DELETE，或者UPDATE来处理，从而极大提高查询类操作的速度。
查询选择群居索引最有效。其他索引也要针对业务进行选择。由于维护索引也要消耗系
统资源和时间，所以过多的索引对性能是损害甚至是毫无效果的。
5、如果可能，可以利用大数据库对SQL的一些特殊规定来进一步优化，比如查询暗示。
6、适当选择硬件，综合考虑CPU，内存，I/O系统的性能，以当前的CPU，内存配置来看，
很多数据库系统的瓶颈出在I/O系统上。所以如果有可能，最好使用RAID。
当然如果你有足够的财力，可以买更好的服务器，或者搞服务器集群就更利害啦。
7、可能的话，尽量使用存储过程，因为存储过程的执行计划可以重复使用，而且不需要
象普通由CLIENT提交的SQL那样进行处理和编译。
8、检查你的应用程序设计，如果有可能，尽量减少查询次数和在网络上往返的数据。为了
获取少量字段而写SELECT * 对性能的损害也比较利害。
9、在应用程序中协调并发和一致性之间的矛盾。并不是所有业务都需要放在事务中。大量
业务是允许脏读的，在不关键事务中使用脏读，或者读提交，可以大大降低DEADLOCK和
进程之间彼此等待的机会，从而把由于互相锁定资源引起的等待降低到最小。
不要在事务执行中进行大量计算或者与用户交互的操作，因为事务的执行在要求上是
不允许被打断的原子操作（回滚是失败的），所以事务应该多而短小。长事务会锁住
很多资源比较长的时间，因此也比较容易导致其他进程对资源的等待和死锁的机会。
10、评估你开发系统的关键业务，在很多数据库系统对性能的要求是彼此矛盾的，比如OLTP
应用和DSS是不同的。DSS倾向于使用各种索引加快检索速度，而大量的索引对OLTP则是负担。
11、不要在应用程序中写怪异的SQL 查询，比如 WHERE money!40000，这样的语句，这种
SQL查询，数据库的SQL优化器是无法进行优化的。
12、定期维护和管理你的数据库系统，压缩掉那些垃圾空间，很多数据库系统执行类似
删除，事务等操作的时候，并不回收无用的物理空间。所以，制定一份合理的数据库
维护计划，不要等日志文件或者LOG文件越长越大的时候才去整理数据库。
还有很多很多要注意的东西，。。。。。。

Ⅳ 网站数据库查询如何优化才能达到最佳速度

建议你这样试试看：

1. 用多少数据就取多少数据原则

2. 减少连表查询

3. 给数据库经常查询的表加索引

4. 优化数据库结构，减少不必要的查询

5. 经常使用不经常更新的数据缓存起来
   

这样做的好处：优化数据库查询对于提高网站打开速度、减轻服务器压力非常重要。

注意事项：

1、对查询进行优化,应尽可能避免全表扫描

2、写数据语句时尽可能减少表的全局扫描

3、不要在条件判断时进行 算数运算

4、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择

5 论索引技巧

Ⅳ 怎么提高数据库查询效率

提高查询效率首先要想到的就是加索引，那什么是索引呢？
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。
创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。
实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。
上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
如何使用索引呢？
首先索引有窄索引和宽索引两个概念，窄索引是指索引的列数为1~2，宽索引就是说索引的列数大于2。
因为窄索引的效率要高于宽索引，所以能用窄索引就不要使用宽索引。
那么对单字段索引和复合索引应该如何使用？
目录
单字段索引的情况：
复合索引的优势：
两者的比较：
单字段索引的情况：
1.表的主键，外键必须有索引
2.数据量超过300的表应该有索引
3.经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引
4.经常出现在where字句中的字段，特点是大表的字段，应该建立索引
5.索引应该建在选择性高的字段上
6.索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建立索引
7.尽量用单字段索引代替复合索引，复合索引的建立需要仔细的斟酌
复合索引的优势：
1.单字段索引很少甚至没有
2.复合索引的几个字段经常同时以AND的方式出现在where语句
当where语句中的条件是OR时，索引不起作用。
两者的比较：
以一个sql语句来举例：SELECT * FROM STUDENT WHERE SEX="男" AND SAGE=18;
若在sex 和 sage 两个字段分别创建了单字段索引，mysql查询每次只能使用一个索引，虽然对于未添加索引时使用全盘扫描,我们的效率提升了很多，但如果在sex 和 sage两个字段添加复合索引，效率会跟高，如： 创建(sex, age,teacher)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,teacher)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。
那对于两者优缺点的比较：
1.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较低的情况下，复合索引有一定优势。
2.对于具有2个用and连接条件的语句，且2个列之间的关联度较高的情况下，复合索引有很大优势。
3.对于具有2个用or连接条件的语句，单索引有一定优势，因为这种情况下复合索引将会导致全表扫描，而前者可以用到indexmerge的优化。
以上就是如何提高查询效率的全部内容，如果有帮助到你的话记得点个关注哟

Ⅵ 如何解决SQL查询速度太慢

1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？

2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)

优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+

在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+

由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+

在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'

执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。

Ⅶ 如何对数据库性能进行优化

1.数据库I/O方面硬件性能

最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量。解决办法：

• 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间

• 把数据库服务器上的不必要服务关闭掉

• 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大

2.调整数据库

• 若对该表的查询频率比较高，则建立索引。

• 分区（如MySQL，按时间分区）

• 尽量使用固定长度字段和限制字段长度（如 varchar(10)）优势：
  降低物理存储空间
  提高数据库处理速度
  附带校验数据库是否合法功能

3.使用存储过程

应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现。

因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值。

这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

4.SQL语句方面

建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。

• 优化sql语句，减少比较次数

• 限制返回条目数(mysql中使用limit)

5.Java方面

• 尽可能的少创造对象

• 合理摆正系统设计的位置。大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。

• 合理利用内存，有的数据要缓存。让数据流起来，而不是全部读到内存再处理，而是边读取边处理。

Ⅷ 海量数据库查询中，如何提高查询效率

1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。
调整不良SQL通常可以从以下几点切入：
? 检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容
? 检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写
? 检查优化索引的使用
? 考虑数据库的优化器

2. 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段。

3. 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select top 1 语句。

6. 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。

7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。

8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。

9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。

11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12. 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。

13. 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。
注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。

15. 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16. 如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。

18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。

19. 用union all 代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。
当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。

Ⅸ 怎样优化数据库查询怎样才能提高数据库的查询效率

网上有好多这方面的帖子，但我就不去找了。把我知道的几点给你列一下。
第一点：网速得给力，也就是应用服务器和数据库服务器之间不要做过多限制，特别是防火墙方面的，最好在一个网段
第二点：使用数据库连接池，无需创建连接，直接查询
第三点：查询语句上要明确指定查询那些列
第四点：连接查询，嵌套查询方面要仔细斟酌，选择最优的方案
第五点：分清各个函数、一些语法的特性，比如要分得清什么时候用 exists 什么时候用in
第六点：随着数据量的增大，再好的语句也会慢下来，可以考虑利用分区
。。。
其他方面还有，可以查看下论坛上的帖子总结一下

Ⅹ 数据库性能优化主要包括哪些方面

包括网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序。

数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。

根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。

(10)数据库查询效率优化扩展阅读

数据库性能优化法则归纳为5个层次：

1、减少数据访问（减少磁盘访问）

2、返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）

3、减少交互次数（减少网络传输）

4、减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）

5、利用更多资源（增加资源）

由于每一层优化法则都是解决其对应硬件的性能问题，所以带来的性能提升比例也不一样。传统数据库系统设计是也是尽可能对低速设备提供优化方法，因此针对低速设备问题的可优化手段也更多，优化成本也更低。

任何一个SQL的性能优化都应该按这个规则由上到下来诊断问题并提出解决方案，而不应该首先想到的是增加资源解决问题。